أفضل مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي في كل من مجالات التعلم الآلي والتعلم العميق, ومعالجة اللغة الطبيعية وعلم البيانات

لعل من أحد مميزات لغة بايثون هي استخدامها لأغراض علم البيانات وذلك لأنها تتيح التعامل مع البيانات بكل سهولة وأريحية إضافة الى تصويرها بأفضل الطرق، أيضا تستخدم لأغراض بناء نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي و كذلك تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية. الميزة الأساسية في بايثون التي تتيح مما سبق، ليس فقط سهولة تعلمها واستخدامها بل أيضا بسبب مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي، هذه المكتبات ما هي إلا مجموعات من الأكواد والوظائف الجاهزة للاستخدام، التي تسهل على المبرمجين تنفيذ مهام محددة دون الحاجة إلى كتابة الأكواد من الصفر. 

مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي توفر أدوات وحلول جاهزة لتسهيل وتسريع عملية تطوير البرامج والتطبيقات، مما يسمح للمطورين بالتركيز على منطق المشروع بدلا من كتابة الأكواد من الصفر. تعتبر هذه المكتبات موثوقة، حيث تحتوي على أكواد تم اختبارها مسبقا مما يقلل من الأخطاء، تتنوع مكتبات بايثون لتغطي مختلف المجالات مثل معالجة البيانات والذكاء الاصطناعي مما يجعلها أداة مرنة للمطورين في مختلف المشاريع. بالإضافة إلى ذلك توفر المكتبات بيئة تعليمية غنية وسهلة الاستخدام مدعومة بمجتمع كبير ونشط يقدم الدعم والتحديثات المستمرة.

في هذا المقال سنغطي أهم مكتبات بايثون للمجالات المختلفة مثل: التعلم الآلي وعلم البيانات ومعالجة اللغة الطبيعية والتعلم العميق, سنذكر مميزات كل منها, ليتسنى لك اختيار ما يناسبك لتستخدمه, اقرأ المقال للنهاية. 

مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي: التعلم الآلي

من مكتبات بايثون الشهيرة في مجال التعلم الآلي، ما يلي: [1]

• مكتبة Scikit -Learn

هي مكتبة للتعلم الآلي و مفتوحة المصدر، تعد أكثر مكتبات التعلم الآلي استخداما في بايثون، هذه المكتبة مبنية على مكتبات أخرى في بايثون مثل وتعتمد عليها وتستخدمها كأساس لتنفيذ وظائفها وهي NumPy, SciPy,  Matplotlib. 

توفر هذه المكتبة العديد من الخوارزميات والأدوات التي تتيح للمستخدم إدارة سير دورة التعلم الآلي بأكملها بدءا من مرحلة معالجة البيانات وحتى مرحلة تقييم النموذج. من خلالها يمكن بناء نماذج التعلم الآلي بسهولة مهما كانت معقدة سواء أكانت لأغراض التصنيف أو التنبؤ. 

من مميزاتها: 

• تحتوي على مجموعة واسعة من تقنيات معالجة البيانات التي تساعد في تحسين جودة البيانات وضمان ملاءمتها لعملية التدريب. 
• توفر مجموعة كبيرة من الخوارزميات التي تتناسب مع تعقيد نماذج التعلم الآلي، بدءا من الخوارزميات البسيطة مثل أشجار القرار وحتى الخوارزميات الأكثر تعقيدا. 
• أيضا تضم تشكيلة واسعة من أدوات تقييم أداء النموذج وذلك من أجل تحسين دقته و أداءه. 

• مكتبة XGBoost 

 تعمل مكتبة XGBoost  على مبدأ "تعزيز التدرج"، تتميز بكونها قابلة للنقل ومرنة وفعالة، تستخدم هذه المكتبة بشكل أساسي لتحسين أداء نماذج التعلم الآلي من خلال تقنية تعزيز التدرج والتي تجمع بين عدة نماذج بسيطة للحصول على نموذج واحد قوي، بهذه الطريقة يمكن الارتقاء بأداء النموذج الى مستويات عالية وزيادة دقته. 

إذا كنت من محبي المشاركة في مسابقات التعلم الآلي مثل Kaggle، فإنك حتما سترغب باستخدام هذه المكتبة وذلك لما تتمتع به من سرعة وكفاءة، هذا يجعل النموذج يحقق أداء عاليا مما قد يقودك للفوز. 

من مميزاتها: 

• تعد إحدى طرق تجنب مشكلة فرط التجهيز Overfitting - وهي من مشاكل التعلم الآلي الشائعة- وذلك لأنها تحتوي على تقنيات تنظيمية تقلل منها.
• تتعامل مكتبة XGBoost مع القيم المفقودة بطريقة خاصة، بدلا من الحاجة إلى معالجة هذه القيم يدويا أو استبدالها بقيم افتراضية، وذلك لأنها تتعلم كيفية التعامل مع القيم المفقودة بشكل تلقائي، ثم تقرر كيفية التعامل معها بشكل أفضل استنادا إلى بيانات التدريب المتاحة.
• يمكن استخدامها في تقنيات مثل الانحدار والتصنيف
• تدعم نظام تشغيل Linux و Windows و OS، إضافة الى تكاملها مع السحابة

مكتبات بايثون لعلم البيانات

بايثون تستخدم بشكل واسع في علم البيانات بسبب سهولة تعلمها وقوتها في معالجة البيانات وتحليلها، توفر بايثون مكتبات قوية في هذا المجال مثل Pandas و Numpy و Matplotlib، فيما يلي توضيح لكل منها: [2]

• مكتبة Pandas 

تعد مكتبة Pandas الخيار الأمثل حين يأتي الأمر للتعامل مع البيانات وذلك لقدرتها على التعامل مع البيانات الكبيرة والمعقدة بطريقة منظمة, وذلك بسبب توفر أدوات لإدارة البيانات, بما في ذلك القدرة على فرز البيانات، وتصفيتها، وتحويلها، وتجميعها. 

إذا أردت إجراء بعض العمليات الحسابية على مجموعة البيانات مثل حساب المتوسطات أو المجاميع, يمكن القيام بذلك بأسهل طريقة ممكنة باستخدام عدد قليل من الأوامر البرمجية. 

من مميزاتها: 

• توفر هياكل بيانات تشبه الجداول لتنظيم ومعالجة البيانات بسرعة وكفاءة، مع دعم الفهرسة المتكاملة لتسهيل عمليات البحث والتصفية.
• توفر أدوات تجعل من السهل التعامل مع البيانات سواء كانت محفوظة في الذاكرة أو مخزنة في ملفات أو قواعد بيانات مثل ملفات Excel و CSV، أو من قواعد بيانات SQL. 
• ميزة تنظيف البيانات في Pandas يساعد في تصحيح القيم المفقودة والأخطاء في البيانات، مما يضمن أن البيانات المستخدمة في التحليل أو النمذجة تكون دقيقة وموثوقة.
• تصفية البيانات في Pandas تتيح لك تحديد شروط معينة لتحديد البيانات التي تحتاجها فقط, يمكنك استخدام هذه القدرات لتصفية البيانات وإزالة العناصر غير الضرورية، مما يجعل من السهل التركيز 

على مجموعة البيانات التي تهمك.

• مكتبة Numpy

هي مكتبة مفتوحة المصدر, وتعد أحد أكثر مكتبات بايثون استخداما وتستخدم بشكل أساسي لأغراض الحسابات العلمية, وذلك لأنها توفر أدوات ودوال رياضية عديدة تتيح إجراء العمليات الرياضية بسرعة فائقة كالجمع والضرب والجبر الخطي وغيرها من العمليات الحسابية. 

بسبب وجود الأدوات الرياضية, تدعم هذه المكتبة المصفوفات متعددة الأبعاد, حيث تتيح التعامل معها بسهولة وإجراء العمليات الرياضية المعقدة عليها. 

تتميز مصفوفات NumPy بأنها تستخدم ذاكرة أقل مقارنة بالقوائم العادية، مما يجعلها أكثر كفاءة خاصة عند التعامل مع كميات كبيرة من البيانات.

من مميزات مكتبة Numpy أيضا, أنها مجانية للاستخدام دائما لأنها تم إصدارها تحت ترخيص BSD المعدل، مما يعني أنه يمكن لأي شخص استخدامها وتعديلها دون أي تكلفة.

• مكتبة Matplotlib 

مكتبة Matplotlib هي مكتبة متخصصة بجزئية تصوير البيانات- كخطوة أساسية في علم البيانات- وذلك لأنها مخصصة لإنشاء الرسوم البيانية بانواعها سواء أكانت ثابتة, تفاعلية, ومتحركة, كما أنها مجانية ومفتوحة المصدر. يمكن للمستخدم استخدامها لتصوير البيانات, وذلك لما توفره من أدوات تصوير البيانات المتنوعة مثل الرسوم البيانية على اختلاف أنواعها, مثل: الرسوم البيانية النقطية و الهيستوجرام و الرسوم البيانية الشريطية وأشرطة الخطأ ومخطط الصندوق, والأهم من ذلك أنها لا تتطلب خبرة برمجية عالية, حيث تتيح تنفيذ التصورات باستخدام بضعة سطور برمجية فقط. 

تتيح مستوى عال من التخصيص والتفصيل, حيث يمكنك التحكم بكل جانب من جوانب الرسوم البيانية، من إضافة تعليقات توضيحية وتنسيق الرسوم البيانية الفرعية إلى ضبط تفاصيل علامات الترقيم، مما يساعدك على تشكيل عرض البيانات وفقا لاحتياجاتك الخاصة.

من مميزاتها: 

• يمكن استخدام Matplotlib جنبا إلى جنب مع مكتبات أخرى مثل NumPy و Pandas، مما يسهل العمل مع البيانات وتحليلها.
• تسمح Matplotlib بإنشاء رسوم بيانية ذات جودة عالية تناسب النشر في المجلات أو التقارير العلمية. يمكنك التحكم بدقة في تفاصيل التصميم مثل الألوان والخطوط وحجم النصوص، مما يساعد على تحقيق مظهر احترافي يتماشى مع معايير النشر.
• يمكنك باستخدام هذه المكتبة إنشاء رسوم بيانية تفاعلية، أي أنه يمكنك التفاعل مع الرسوم البيانية بشكل ديناميكي, من خلال استخدام أدوات مثل أزرار التفاعل والتعامل مع أحداث مثل النقر والتمرير, يتيح ذلك استكشاف البيانات بشكل أكثر عمقا. 
• يمكن تشغيلها على نظام تشغيل Windows وmacOS وLinux.

مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي: معالجة اللغة الطبيعية

من مجالات الذكاء الاصطناعي التي تتوفر لها مكتبات في بايثون هي معالجة اللغة الطبيعية, من أشهر المكتبات عليها: [3]

• مكتبة NLTK

إذا أردت بناء تطبيق لتحليل اللغة البشرية, أول ما عليك فعله هو اللجوء الى مكتبة NLTK, حيث أنها تعد المكتبة الأساسية حين يأتي الأمر للتعامل مع اللغة البشرية. يفضل الكثيرين ممن يعملون في مجال معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي هذه المكتبة, وذلك بفضل ما توفره من مجموعة متنوعة من الأدوات الخاصة بتحليل ومعالجة النصوص اللغوية, باستخدام هذه الأدوات ستتمكن من إجراء مهام مثل التصنيف، والتجزئة، ووضع العلامات، والتحليل النحوي، والتفكير الدلالي، وتقطيع النصوص في بايثون. 

ليس هذا فحسب, تستخدم المكتبة كأداة تعليمية مهمة للمطورين الذين يستخدمون لغة البرمجة بايثون ويرغبون في الدخول إلى مجال معالجة اللغات الطبيعية والتعلم الآلي, يعني أن المطورين المبتدئين يمكنهم الاعتماد عليها لتعلم أساسيات كيفية تحليل البيانات النصية، وتصنيفها، ومعالجتها، وذلك قبل التعمق في الأدوات والمكتبات الأكثر تقدما.  

تقدم مكتبة NLTK أدوات وواجهات بسيطة وسهلة الاستخدام تساعد المطورين في الوصول إلى مجموعة واسعة من البيانات اللغوية والموارد المعجمية, هذه البيانات اللغوية تشمل أكثر من 50 مجموعة من النصوص التي يمكن استخدامها في تحليل اللغة الطبيعية، مثل النصوص الأدبية، والمقالات، والحوار، وما إلى ذلك.

من مميزاتها: 

• تقوم المكتبة بمهمة تقطيع النص الى كلمات أو جمل أصغر, وذلك لغرض تسهيل التعامل معه من أجل تحليله, بعد تقطيع النص, يتم تحليل هيكل الجملة وفهم العلاقات بين الكلمات المختلفة في النص. 
• توفر المكتبة مجموعات ضخمة من النصوص التي تم جمعها وتصنيفها لأغراض مختلفة، والتي قد تشمل مقالات، كتب، محادثات، أو حتى قواعد بيانات لغوية محددة, حيث يمكن استخدامها في تدريب نماذج معالجة اللغات الطبيعية الخاصة بك وذلك من أجل تطوير وتحسين أدائه. 
• أيضا تدعم المكتبة التحليل النحوي الدقيق للنص و تتعمق في فهم كيف تعمل الكلمات معا في النص, وبناء عليه تقوم تحديد دور كل كلمة فيه, مثلا جاءت كفعل أو صفة أو اسم. 

• مكتبة spaCy 

مكتبة SpaCy هي مكتبة مفتوحة المصدر و حديثة نسبيا, لديها قدرات متقدمة لمعالجة اللغة الطبيعية, هذا يجعلها مثالية للتعامل مع مهام استخراج البيانات الكبيرة مثل تحليل كميات كبيرة من النصوص لاستخراج المعلومات منها. صممت المكتبة لأغراض الإنتاج, أي لتلبية احتياجات التطبيقات التي تتطلب أداء عاليا و كفاءة في المعالجة. 

كون هذه المكتبة مصممة حديثا هذا يعطيها ميزة التفوق على مكتبات أخرى لمعالجة اللغة الطبيعية, وذلك لسببين محتملين: الأول, هو إدراتها الفعالة للذاكرة حيث أنها تستخدم الذاكرة المتاحة بكفاءة مما يقلل استهلاكها ويمنع حدوث المشاكل مثل الاستهلاك غير الضروري للموارد, أما الثاني, فهو سرعة أدائها, حيث تعالج النصوص بسرعة عالية حتى عند تعاملها مع كميات ضخمة من البيانات, هذا يقودنا الى ميزة أخرى ألا وهي امتلاكها لأسرع محلل نحوي متاح حاليا. 

من مميزاتها: 

• تدعم معالجة البيانات باستخدام وحدة المعالجة المركزية CPU وحدة معالجة الرسومات GPU 
• تدعم أكثر من 66 لغة 
• تقدم مجموعة من التمثيلات العددية للكلمات التي تم تدريبها مسبقًا على مجموعات كبيرة من النصوص.
• توفر أدوات لتسهيل عملية تجهيز النماذج لتكون جاهزة للاستخدام، ونشرها في بيئات الإنتاج، وإدارة العمليات المتعلقة بها. 

مكتبات بايثون للذكاء الاصطناعي: التعلم العميق

عند الحديث عن مكتبات بايثون للتعلم العميق, غالبا ما يتم ذكر مكتبات مثل Tensorflow و Keras و Pytorch كأشهر الأمثلة عليها, لذا في هذا القسم سنخصص الحديث عن كل منها: [4]

• مكتبة TensorFlow

هي واحدة من أفضل المكتبات للتعلم العميق ومفتوحة المصدر, توفر أدوات متعددة لبناء وتطوير نماذج التعلم العميق والشبكات العصبية, تستخدم كذلك لإجراء عمليات حسابية ورياضية معقدة. تعد مكتبة TensorFlow سهلة الاستخدام مما يجعلها ملائمة لكل من المبتدئين الذين يتعلمون التعلم العميق لأول مرة, والمحترفين الذين يعملون على مشاريع معقدة.

من الأمور المميزة لها أنها تستخدم بشكل واسع في أبحاث الذكاء الاصطناعي لأنها تساعد في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة, مثل تلك التي تستخدم في التعرف على الصور و معالجة اللغة الطبيعية والتنبؤات الذكية.

من مميزاتها: 

• مكتبة مرنة, حيث توفر هيكلا قابلا للتكيف مع احتياجات متنوعة,مما يسمح بتصميم نماذج معقدة وتجربة حلول مختلفة بسهولة.
• يمكن تشغيلها على أجهزة مختلفة, مثل الحواسيب الشخصية والخوادم وأجهزة الهاتف المحمول, مما يتيح مرونة في استخدامه في بيئات مختلفة.
• توفر نماذج تعلم عميق قد تم تدريبها بالفعل على مجموعات بيانات كبيرة, بالإضافة إلى مجموعات بيانات جاهزة للاستخدام.
• تتيح أدوات مثل TensorBoard لمراقبة وتصور عملية تدريب النماذج, هذا يساعد في فهم كيفية عمل النماذج و اكتشاف المشاكل وتحسين الأداء.

• مكتبة Keras

هي مكتبة مفتوحة المصدر لتعلم الآلة، تستخدم في بناء وتدريب نماذج التعلم العميق, صممت Keras لتكون سهلة الاستخدام للبشر, مع التركيز على تبسيط عمليات التطوير من خلال تقديم واجهات برمجة تطبيقات بسيطة ومتسقة.  تتضمن المكتبة أدوات لتصميم النماذج و تصور الرسوم البيانية وتحليل البيانات, بالإضافة إلى مجموعات بيانات موسومة مسبقا يمكن استيرادها واستخدامها مباشرة. 

بفضل تصميمها البديهي, اعتمدت TensorFlow عليها كواجهة برمجة التطبيقات الافتراضية في إصدار TF 2.0، مما يعكس فعاليتها وسهولة استخدامها.

من مميزاتها: 

• تقوم بعملية تقليل أبعاد البيانات من خلال جمع القيم المجاورة معا, مما يساعد في تقليل حجم البيانات وتحسين كفاءة النموذج في التعلم.
• تدعم Keras جميع أنواع الشبكات العصبية تقريبا, مثل الالتفافية والمتكررة، ويتيح دمجها لتشكيل نماذج أكثر تعقيدا.
•  تسمح بإنشاء نماذج مرنة وقابلة للتعديل بسهولة, مما يجعلها مناسبة للتجارب والابتكارات في البحث العلمي.

لمزيد من التفاصيل حول مكتبي Keras و TensorFlow, يمكنك قراءة مقالنا الذي يقارن بينهما من خلال زيارة الرابط أدناه: 

ما الفرق بين Keras و Tensorflow: أيهما أفضل؟

• مكتبة PyTorch

هي مكتبة PyTorch مفتوحة المصدر للتعلم العميق، طورت بواسطة Facebook's AI Research, وتستخدم بشكل رئيسي في بناء وتدريب النماذج العصبية العميقة.  تتميز PyTorch بأسلوب البرمجة الديناميكية, حيث تبنى العمليات الحسابية أثناء تنفيذ البرنامج مما يوفر مرونة كبيرة في تصميم وتطوير النماذج وتجربة الأفكار الجديدة, كما تقدم المكتبة أدوات قوية لتدريب النماذج, بما في ذلك دعم المعالجة الموازية على وحدات المعالجة الرسومية GPUs مما يسهل تسريع عملية التدريب بشكل ملحوظ.  بالإضافة إلى ذلك، توفر واجهات برمجة تطبيقات بسيطة وسهلة الفهم, مما يجعلها ملائمة للمبتدئين والمحترفين على حد سواء. تتكامل مع مكتبات وأدوات أخرى, مما يعزز قدرتها على التعامل مع مجموعة متنوعة من التطبيقات في الذكاء الاصطناعي, مثل معالجة اللغة الطبيعية و الرؤية الحاسوبية. 

من مميزاتها: 

• قدرة المكتبة على التعامل مع وتطبيق التوزيعات الإحصائية المختلفة وإجراء العمليات الحسابية المتعلقة بها.
• تتيح إمكانية إدارة وتعديل مجموعات البيانات بسهولة, مما يسهل تنظيم البيانات وتجهيزها للاستخدام في النماذج.
• إمكانية إنشاء وبناء نماذج تعلم عميق متقدمة بما في ذلك الشبكات العصبية المعقدة.

الخاتمة

في هذا المقال، استعرضنا أبرز مكتبات بايثون المستخدمة في مجالات الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات والتعلم العميق, موضحين كيف أن بايثون تبرز كأداة قوية ومرنة في معالجة وتحليل البيانات. بدأنا في الحديث عن مكتبات التعلم الآلي مثل Scikit-Learn و XGBoost, التي توفر أدوات فعالة لبناء نماذج متقدمة وتحسين أدائها. ثم انتقلنا إلى مكتبات علم البيانات مثل Pandas وNumPy وMatplotlib, التي تسهم في معالجة البيانات وتنظيمها وتصويرها بكفاءة عالية. في مجال معالجة اللغة الطبيعية, تناولنا مكتبتين رئيسيتين هما NLTK و spaCy,  اللتين تدعمان مجموعة واسعة من مهام تحليل النصوص. أخيرا, استعرضنا مكتبات التعلم العميق الشهيرة مثل TensorFlow و Keras و PyTorch, موضحين كل منها وكيفية استخدامها لتطوير نماذج عصبية عميقة. بفضل هذه المكتبات يمكن للمطورين والباحثين الاستفادة من أدوات جاهزة وقابلة للتكيف, مما يسهل عليهم تنفيذ مشاريعهم وتحقيق نتائج متميزة في مختلف المجالات.

المصادر

1. Top 26 Python Libraries for Data Science in 2024 | DataCamp
2. The Best Python Libraries for Machine Learning and AI: Features & Applications | Scalable Path
3. 9 Best Python Natural Language Processing (NLP) Libraries | Sunscrapers
4. 10 Best Python Libraries for Deep Learning (2024) - Unite.AI.